comm-legal

name	comm-legal
description	Use when checking ISDS and email communication status for sp. zn. 0 P 29/2026, scanning for new documents, running OCR on attachments, updating evidence catalog, or getting a dashboard of what arrived, what was sent, and what's pending

comm-legal — ISDS + Email Communication Dashboard

Overview

Spravuje veškerou ISDS a email komunikaci pro sp. zn. 0 P 29/2026. Skenuje nové dokumenty, spouští OCR, aktualizuje evidenci JSON a zobrazuje dashboard.

Legal instance = ISDS správce od 13.1.2026. Volat při každém super-start.

When to Use

• Super-start init — automaticky spustit po A3 (deep-read)
• Přišel signál o novém ISDS dokumentu
• Před odesláním — ověř stav fronty + STOP ORDER
• Tom ptá: "co nám přišlo?", "co jsme poslali?", "co čeká?"
• Po přidání nového souboru do Inbox/isds/

Execution

Krok 1 — Skenování nových dokumentů + OCR

import sys, json, os, subprocess, urllib.request, base64, time
from pathlib import Path
sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8')

ISDS_DIR = Path(r"L:\GitHub\legal-ship-2026\Inbox\isds")
EVIDENCE_FILE = ISDS_DIR / "isds_evidence.json"
OLLAMA_URL = "http://127.0.0.1:11434/api/generate"
OCR_MODEL = "glm-ocr:latest"
PDF_EXTS = {".pdf", ".PDF"}

# Načti evidence
ev = json.loads(EVIDENCE_FILE.read_text(encoding='utf-8')) if EVIDENCE_FILE.exists() else {"received": [], "sent": [], "pending": [], "alerts": []}
known_files = {r["filename"] for r in ev.get("received", [])}

# Najdi všechny PDFs
all_pdfs = [f for f in ISDS_DIR.iterdir() if f.suffix in PDF_EXTS]
new_files = [f for f in all_pdfs if f.name not in known_files]
no_ocr = [f for f in all_pdfs if not (ISDS_DIR / (f.name + ".ocr.txt")).exists()]

print(f"[comm-legal] Skenování: {len(all_pdfs)} PDF, {len(new_files)} nových, {len(no_ocr)} bez OCR")

# OCR chybějících (přes glm-ocr via Ollama)
def ocr_pdf_pages(pdf_path: Path) -> str:
    """Konvertuje PDF stránky na obrázky a OCRuje přes glm-ocr."""
    try:
        import subprocess
        # Zkus přes pdfplumber (text extraction) nejdřív — rychlejší
        try:
            import pdfplumber
            with pdfplumber.open(str(pdf_path)) as pdf:
                text = "\n".join(p.extract_text() or "" for p in pdf.pages[:10])
            if len(text.strip()) > 200:
                return text
        except Exception:
            pass

        # Fallback: glm-ocr přes Ollama (pro skeny)
        # Konvertuj první stránku na PNG přes poppler nebo pillow
        png_path = Path(str(pdf_path) + "_p0.png")
        subprocess.run(
            ["pdftoppm", "-r", "150", "-l", "1", "-png", str(pdf_path),
             str(pdf_path) + "_p"],
            capture_output=True, timeout=60
        )
        if not png_path.exists():
            return "(OCR failed — pdftoppm not available)"

        img_data = base64.b64encode(png_path.read_bytes()).decode()
        payload = {"model": OCR_MODEL, "prompt": "Extract all text from this document image. Output plain text only.", "images": [img_data], "stream": False}
        req = urllib.request.Request(OLLAMA_URL, data=json.dumps(payload).encode(), headers={"Content-Type": "application/json"})
        with urllib.request.urlopen(req, timeout=240) as resp:
            return json.loads(resp.read())["response"]
    except Exception as e:
        return f"(OCR error: {e})"

for pdf in no_ocr:
    ocr_txt = ISDS_DIR / (pdf.name + ".ocr.txt")
    print(f"  OCR: {pdf.name} ...", end=" ", flush=True)
    text = ocr_pdf_pages(pdf)
    ocr_txt.write_text(text, encoding='utf-8')
    print(f"✓ ({len(text)} znaků)")

Krok 2 — Přidat nové soubory do evidence

# Přidej nové PDF do evidence jako nezpracované
for pdf in new_files:
    ocr_path = ISDS_DIR / (pdf.name + ".ocr.txt")
    ocr_text = ocr_path.read_text(encoding='utf-8')[:500] if ocr_path.exists() else ""
    
    new_entry = {
        "id": f"recv_{len(ev['received'])+1:03d}",
        "filename": pdf.name,
        "from_institution": "unknown",
        "subject": "(načíst z OCR)",
        "date_approx": "2026",
        "ocr": ocr_path.exists(),
        "processed": False,
        "priority": "P2",
        "notes": f"AUTO: {ocr_text[:200]}"
    }
    ev["received"].append(new_entry)
    print(f"  + evidence: {pdf.name}")

# Ulož aktualizovanou evidenci
EVIDENCE_FILE.write_text(json.dumps(ev, ensure_ascii=False, indent=2), encoding='utf-8')

Krok 3 — Dashboard výstup

# Dashboard
print("\n" + "="*65)
print("  ISDS + EMAIL DASHBOARD | 0 P 29/2026 | legal instance")
print("="*65)

# ALERTS
alerts = [a for a in ev.get("alerts", [])]
if alerts:
    print(f"\n🔴 ALERTY ({len(alerts)}):")
    for a in alerts:
        sev = "CRITICAL" if a["severity"] == "CRITICAL" else "HIGH" if a["severity"] == "HIGH" else "MED"
        print(f"  [{sev}] {a['subject']}")
        print(f"         → {a.get('action_required','')}")

# PENDING (čeká na odeslání)
pending = ev.get("pending", [])
if pending:
    print(f"\n⏸️  ČEKÁ NA ODESLÁNÍ ({len(pending)}) — STOP ORDER #1452:")
    for p in sorted(pending, key=lambda x: x.get("send_order", 99)):
        print(f"  [{p['send_order']}] {p['subject']}")
        print(f"      ZIP: {p.get('zip','?')} | Status: {p['status']}")

# RECEIVED — nezpracované P0/P1
unprocessed = [r for r in ev.get("received", []) if not r.get("processed") and r.get("priority","P2") in ("P0","P0_ALERT","P1")]
if unprocessed:
    print(f"\n📥 PŘIJATO — NEZPRACOVÁNO ({len(unprocessed)}):")
    for r in sorted(unprocessed, key=lambda x: x.get("priority","P2")):
        print(f"  [{r['priority']}] {r['filename']}")
        print(f"      {r['subject']}")

# SENT — přehled
sent = ev.get("sent", [])
print(f"\n📤 ODESLÁNO: {len(sent)} zásilek")
for s in sent:
    print(f"  [{s.get('wave','?')}] {s['subject']} ({s.get('date','?')})")

print(f"\n📊 Celkem: {len(ev.get('received',[]))} přijato | {len(sent)} odesláno | {len(pending)} čeká")
print("="*65)

Email seznam.cz

Pro email komunikaci zkontroluj /lg13-skills:email-read. Filtruj:

• Odesílatel/adresát: @c-budejovice.cz, @kraj-jihocesky.cz, @euceb.cz, @akjudrflaska.com
• Předmět: 0 P 29/2026, Kopecký, Matouš

Evidence soubory

Soubor	Účel
Inbox/isds/isds_evidence.json	Primární evidence — received/sent/pending/alerts
Inbox/isds/*.ocr.txt	OCR text každého PDF
L:\LG13\legal_docs_catalogue\	Globální katalog všech legal docs

OCR katalogizace hromadně:

python L:\LG13\app\agent_pre_junction_backup\skills\legal_ocr_catalogue.py --scan

Institutions DS

Instituce	DS	Role
OS České Budějovice	ws6abvh	soud
Mgr. Jan Škorpil, EU ČB	hvknnv7	exekutor
Jihočeský kraj OSPOD	kdib3rr	nadřízený OSPOD
Tom Kopecký	vprwiuq	my DS

Common Mistakes

• Zapomenout spustit OCR před katalogizací → no_ocr list pokaždé zkontrolovat
• Označit dokument jako processed bez skutečné analýzy → processed: true jen po Tom GO
• Přehlédnout P0_ALERT priority → vždy zobrazit první